讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?
讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?

2020年2月16日,美國當地時間週一,電腦科學家賴瑞·特斯勒(Larry Tesler)去世了,享壽74歲。

拉里·特斯勒曾在蘋果工作了17年,擔任過蘋果的首席科學家。雖然他不像史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)和比爾·蓋茲(Bill Gates)一樣家喻戶曉,但他對於早期電腦發展作出的貢獻也不可忽視,正是拉里·特斯勒讓剪下、複製、黏貼等功能成為電腦操作系統中的基礎模塊。

初次相遇,讓賈伯斯高呼「Amazing」

在加入蘋果前,賴瑞·特斯勒是施樂(Xerox)公司Palo Alto研究中心(PARC)的一名軟體工程師。當時施樂PARC的「位圖顯示」概念推動了圖形用戶界面(GUI)的發展,這吸引了賈伯斯的注意,打算前去考察。

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賴瑞·特斯勒。
圖/ 愛范兒

當時施樂的創投部門正想參與蘋果1979年的第二輪募資,賈伯斯趁機向施樂提出了一個條件:如果施樂原意向蘋果展示PARC的一系列新技術,那麼就同意施樂參投。

而負責為賈伯斯等人展示PARC技術成果的,正是賴瑞·特斯勒。當時的個人電腦基本還沒有滑鼠互動,特斯勒告訴賈伯斯,那個拖著長尾巴,長得老鼠的小配件叫做「滑鼠」。

在特斯勒展示的過程中,賈伯斯興奮得跳了起來,並揮舞著胳膊,特斯勒曾在《賈伯斯傳》中回憶了當時場景:

我每展示一部分,他都會發出驚嘆。他跳來跳去的,我都不知道他有沒有看清楚整個演示,但事實證明他是看到了的,因為他不停問問題。

當時賴瑞·特斯勒展示了編程語言Smalltalk的三項功能,但真正吸引賈伯斯的是圖形界面和位圖顯示屏幕,賈伯斯表示「看到了電腦產業的未來」。

同時賈伯斯十分驚訝施樂居然沒有將這項技術商業化,於是他打算自己做。並從施樂挖來了賴瑞·特斯勒和另外一位硬體設計師,共同負責Lisa電腦的圖形界面設計,這也被施樂和電腦行業稱為「工業史上最嚴重的搶劫行為之一」。

根據賴瑞·特斯勒的回憶,雖然當時賈伯斯不是Lisa電腦的專案負責人,但是仍然會隨時打電話給他來表達自己的想法,甚至會在凌晨兩點接到賈伯斯的電話。

讓「複製貼上」成為電腦的標準功能

雖然蘋果的Lisa電腦沒有在商業上獲得成功,但卻是第一批普及電腦操作系統的用戶界面中普及剪下、複製和貼上功能的個人電腦,而這背後離不開拉里·特斯勒的貢獻。

早在1969年,還是美國史丹佛大學電腦科學研究生的賴瑞·特斯勒,在為中半島自由大學(Mid-Peninsula Free University)創建條目時,就曾嘗試用電腦命令黏貼條目內容。

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圖/ 愛范兒

幾年之後,賴瑞·特斯勒在施樂開發了以滑鼠進行互動的圖形用戶界面,並在為施樂電腦設計文字處理軟體Gypsy時將兩者結合,來實現對文本的剪切、複製和貼上,這幾個功能鍵概念也逐漸成為了文本編輯與電腦操作系統用戶界面的標準之一。

賴瑞·特斯勒在完成Lisa電腦專案後,又加入Macintosh專案。而Macintosh圖形用戶界面也是在Lisa的基礎上開發的,這也進一步推動了「複製貼上」功能在電腦中的普及。

在賴瑞·特斯勒個人網站,個人簡介裡就有一條是「剪下、複製、黏上功能的主要發明者」。不過需要說明的是,「複製貼上」的發明者另有其人,那就是發明史上第一個電腦文字處理器的伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)。

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伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)
圖/ 愛范兒

伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)在半個世紀前發明的電腦文字處理器,就包含了「複製貼上」等基本的文檔編輯功能。這位「複製貼上之母」在2018年12月8日已經去世。

而拉里·特斯勒則將「複製貼上」成為電腦的標準功能,讓更多人用上這些功能,是當之無愧的「複製貼上UI設計之父」。

賴瑞·特斯勒在蘋果的幾個關鍵時刻

1990年,賴瑞·特斯勒開始負責牛頓(Newton)裝置的開發,據時任CEO約翰·斯卡利(John Sculley)透露,蘋果投入了約1億美元(約新台幣30億元)來開發Newton專案,但這款產品並沒有成功。

而賴瑞·特斯勒需要負上一些責任,當時他在Newton產品的一些決策事後被證明是有問題的,比如禁止蘋果手寫識別軟體應用到第三方應用上。但Newton作為平板電腦的前身,也被認為啟發了iPad的開發。

蘋果在1992年CES上展示了Newton裝置後,賴瑞·特斯勒也離開了這個專案。轉而擔任蘋果的首席科學家,蘋果共同創辦人之一的史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)也曾擔任過這個職位。

儘管賴瑞·特斯勒此後很少再直接負責某個產品專案,但也在蘋果的一些關鍵節點上作出過不少貢獻。

在蘋果考慮收購賈伯斯創辦的NeXT公司時,時任蘋果執行長吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)其實還有另外一個選擇,同樣是由蘋果前高階主管讓-路易·加西(Jean-Louis Gassee)創立的BeOS。

不過賴瑞·特斯勒力勸吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)選擇賈伯斯的NeXT ,並警告他,「無論選擇誰,他們都會取代你的位置。」相比之下特斯勒更好賈伯斯,最終蘋果收購了NeXT,賈伯斯也得以重新回到蘋果。

另外蘋果在2006年將Mac電腦主處理器從IBM的PowerPC遷移到英特爾處理器,讓Mac煥發新生,背後也有賴瑞·特斯勒多年建議的功勞。賴瑞·特斯勒在2011年的一次演講中提到:

實際上,幾年前我們曾嘗試將MacOS遷移到英特爾,但那裡仍然有太多的機器程式碼,要讓它能夠同時運行兩個作業系統,真的很難。因此,我和許多高級工程師聚集在一起,我們建議首先對作業系統進行改造,然後開發我們自己的內部操作系統,最終讓它在英特爾平台上運行,從而證明這是個不斷成長、永遠不會終結的專案。

另一個讓特斯勒引以為豪的蘋果往事,則是推動蘋果收購了英國的晶片公司(Advanced RISC Machines,ARM),現在iPhone和iPad中使用的正是基於ARM架構的晶片。賴瑞·特斯勒在個人網站中寫道,「這筆不到500萬美元(約新台幣1.5億元)的投資,給蘋果帶來了超過8億美元(約新台幣242億元)的收益。」

在1997年離開蘋果後,賴瑞·特斯勒創辦了一家教育軟體公司Stagecast,還曾在亞馬遜、雅虎和23andMe等網路公司擔任過高階主管。不過特斯勒這輩子最傑出的貢獻無疑是對電腦圖形用戶界面的改變。

今天當我們在電腦上使用剪下、複製、貼上這些功能時,都應該感謝賴瑞·特斯勒,這也是對他最好的悼念。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #賈伯斯
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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